キーエレメント指標の分散を用いた建物の発破箇所選定方法に関する検討

Study on a Selection Scheme of Columns for Blast Demolition of Buildings Using Variance of Key Element Index

Abstract

　高度経済成長期に建設された建物の老朽化や都市の再開発に伴い，建物の解体の需要は高まっている．現在，日本で主に行われているクレーンなどの重機を用いた解体は，その対象が大規模になるにつれ工事が長期化し，コストも増大してしまう．そこで，重機を用いた解体での懸念事項を解消するために，欧米などでは発破解体工法を用いることがある．この解体工法は，一般的な工法に比べ短期間に低コストで解体できるという点で優れている．しかし，一部の業者による独自のノウハウを基に解体計画が立案・施工されているため，経験に強く依存する部分があり，発破箇所の明確な選定基準は確立されていない．場合によっては建物が解体できずに中途半端に残存したり，予期しない方向に倒壊したりするなど，失敗する恐れもある．ノウハウに依存せず，強度の高い日本の建物でも確実に解体するためには，力学的な基準に基づいて発破箇所を定量的に選定する手法の確立が必要となると考えている．そこで先行研究では，建物の強度に対する柱1本の寄与度を数値化したキーエレメント指標KIを提案し，その指標を用いた発破解体計画の有効性を示した．また，発破箇所とする柱のKIを足し合わせた積算値と崩壊形態の関係性について考察した．さらに，KIを用いた単発方式および段発方式の発破解体計画を比較した結果，段発方式の発破解体計画を実行することで，より確実に建物の解体が可能となることを示した．その際，少ない本数の柱でKI積算値を大きくすると効率の良い解体につながることを確認した．本研究では，段発方式における第1発破箇所の選定に重点を置き，KIの差が大きな柱を層内に混在させることで発破解体効率の向上を試みた．第1発破箇所には，第1発破後に残存する柱のKIの分散が大きくなるような柱を選定する．これにより柱の寄与度に大きな差が生まれ，突出して寄与度の高い柱を作り出すことが可能となる．その後，第1発破後の欠損状態を仮定した建物に対し，KIの大きな柱から第2発破箇所を選定する．これらの柱を発破することで，建物に全体的な崩壊をもたらすことを目的とする．ASI-Gauss解析コードを用いて発破箇所選定結果に基づいた解体解析を行い，解析終了時の発破柱数と残存物の高さの和の関係から解体効率を評価した．

In this paper, a selection scheme of columns for blast demolition of buildings using variance of key element index, in which the contribution of a column to the strength of the buildings can be numerically evaluated, is described. Distribution of the columns with a large difference of key element index in each layer of the building is aimed by estimating the variance of key element index. A blast demolition is carried out in two stages. At the first stage, a large variance is generated by removing the columns selected by using the proposed scheme. At the second stage, columns with large key element index are removed to effectively cause the total collapse of the building. By conducting collapse analyses using the ASI-Gauss technique and by observing the relationship between the number of removed columns for blast demolition and the height of remains after the second stage, the efficiency of blast demolition of buildings using variance of key element index is investigated.